Computer Vision

In den letzten Jahren gab es enorme Weiterentwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens. Mittlerweile kann jedes Muster in einem Bild, welches von einem Menschen erkannt wird, auch von einer Maschine erkannt werden. Manchmal können Maschinen sogar Strukturen erkennen, die ein Mensch nicht erkennt.

Kriterien um Computer Vision-Projekte zu entdecken

Kriterien, um attraktive Prozess­automati­sierungs­projekte zu finden, in denen visuelle Informationen von zentraler Bedeutung sind z.B.:

Der Prozess kostet aktuell viel Geld und/oder eine schnellere Bearbeitungszeit bringt deutliche Mehrwerte

Ein (dafür ausgebildeter) Mensch könnte eine gute Entscheidung hauptsächlich durch das Betrachten eines Bildes/Videos treffen

Es gibt genügend Daten (grobe Daumenregel: 200 - 2.000 Bilder. Die genaue Anzahl hängt selbstverständlich maßgeblich vom Anwendungsfall ab.)

Wir erleben immer wieder, dass nur durch die Kombination aus Kenntnissen über die internen Prozesse mit Expertise im Bereich Machine Vision sinnvolle Projekte erkannt und strukturiert werden können. Fragen Sie uns gerne möglichst früh, ob wir eine Prozessautomatisierung für Ihren Anwendungsfall als technisch machbar einschätzen.

Prozess

1. Prozess­analyse

Gemeinsam evaluieren wir Ihre Automatisierungs-Projekte anhand von drei Kriterien: Einsparpotentiale, strategische Wertschöpfung and technische Machbarkeit. Sobald wir uns für ein konkretes Projekt entschieden haben, legen wir großen Wert auf die Integration der späteren Anwender der Software.

2. Innovative Lösungen

Unser Team verfügt über langjährige Erfahrung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Unsere Algorithmen finden komplizierte Muster in unstrukturierten Daten (z.B. Bilder oder Texte). Diese Mustererkennung bildet die Basis für die Automatisierung des zugrundeliegenden Prozesses.

3. Zuverlässige Software

Großen Wert legen wir auf die Integration unserer Kunden in unsere Code Repositories sowie in wöchentliche Projektmeetings. Agilität, sauberer Code und eine modulare Programmstruktur helfen uns, einfach zu wartende Software zu liefern, die funktioniert.

Case Studies in Computer Vision

Enthält Live-Demo

Automatische Planung von Solaranlagen

Unser Auftraggeber ist eine Firma aus dem Solarbereich, welche die Planung, Beratung und Installation von Solaranlagen für Privathaushalte anbietet. Ziel dieses Projekts ist es, den Planungsprozess von Solaranlagen zu automatisieren. Konkret geht es dabei um die Erstellung eines individuellen Angebots für Kunden, damit diese Kosten und Nutzen der Investition abschätzen können und einen ästhetischen Eindruck des Endergebnisses erhalten.
Enthält Live-Demo

Erkennung konvektiver Bewölkung

Der Deutscher Wetterdienst (DWD) ist unter anderem für die Erstellung von Wetterberichten für Piloten verantwortlich (in einem System namens METAR). Wir waren beauftragt worden, ein Modell zu erstellen, das die Erkennung konvektiver Wolken mit Hilfe von Satellitenbildern zur Unterstützung anderer Formen der Erkennung unterstützt.

Use Cases in Computer Vision

Analyse von hand­geschriebenen Anträgen

Handschriftliche Dokumente können durch Machine-Learning-Algorithmen ausgelesen und vorausgefüllt...

Analyse von Röntgen-/MRT-Bildern

Durch die Analyse von Röntgen- oder MRT-Bildern durch einen Algorithmus können Diagnosevorschläge...

Automatische Grundbuch­aktualisierung

Um die öffentliche Infrastruktur planen zu können, benötigen die Behörden aktuelle Informationen...

Automatische Objekterkennung auf Start- und Landebahnen von Flughäfen

Die Start- und Landebahnen werden von Fluglotsen kontrolliert, die die Start- und Landebahnen vom...

Betrugs­erkennung in der Schadens­bearbeitung

Mit neuronalen Netzen werden Muster von Betrugsfällen erkannt und herausgefiltert. Auffällige...

Einteilung in Qualitätsklassen

Durch standardisierte Bilder von verschiedenen Ledern kann ein Machine Learning Algorithmus Leder...

Ermittlung des Preises einer Gebäude­versicherungs­police

Durch die Angabe z.B. der Adresse eines Gebäudes durch den Kunden und durch ggf. vorliegende...

Fehlererkennung von defekten Autoteilen

Durch defekte Bauteile können große Produktionsausfälle entstehen. Um dem vorzubeugen, kann ein...

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